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人工智能 (AI) 能夠大幅提高流程效率，讓各行各業都趨之若鶩。隨著我們向工業4.0和更自動化的工業系統邁進，人工智能實現方法也變得愈發重要， 機器學習是在眾多人工智能實現方法中非常流行的一種。除了采用機器學習算法的各種制造業、監控業、計算業和制造業外，機器學習方法還能與納米技術相結合，但不同于其他一些領域，這一應用領域尚未有詳細的記錄可供參考。 人工智能和納米技術與一些已經發展了一個多世紀的產業相比還處于相對初級的階段，仍面臨著一些挑戰。當然，將這兩個高度發達的產業結合起來也有一定難度， 涉及到諸多方面，從比物理實驗更快的數據方法，到各行業相關研究人員之間缺乏有效的溝通，即每個行業需要從其他行業獲得什么，以及如何更有效地利用這兩個領域來產生優化的結果。 然而，有挑戰就有機遇，人工智能和納米技術接口不僅面臨著上述挑戰，同時也迎來了很多機遇。盡管機器學習方法和納米技術的結合存在一些挑戰，但相對容易克服，接下來就讓我們來看一看部分適用的新興領域， 包括分析大型數據集、設計和發現新的納米材料，以及開發更有效的硬件來支持機器學習算法。 分析大型數據集 分析、優化和辨別大型數據集趨勢是機器學習方法的核心，也可以應用于納米材料， 可通過多種方法實現： 第一種方法是分析各種表征儀器的數據，比如在使用光譜法和電子顯微鏡法表征納米材料的性能時。將人工神經網絡 (ANN) 和卷積神經網絡 (CNN) 與特征儀器配合使用。 一方面，結合使用機器學習與光譜學，可以指示數據集中可能不明顯的微小變化。這些微小的變化與所分析材料的化學結構和形貌的變化有關，而這兩個因素會影響納米材料性能。因此，識別這些微小變化的能力非常重要。 另一方面，機器學習不僅可用于顯微鏡，特別是用于分析納米材料的電子顯微鏡，也可用于適合其他材料的光學顯微鏡。在這一領域，輸出是一幅空間圖像，機器學習可以檢測出與范數的微小偏差，從而更準確地分析材料。這也可以應用于針對生物空間特征的純納米材料分析，如通過細胞的形狀和大小來確定哪些是癌細胞。雖然這不是嚴格的納米技術，但許多應用都是通過納米醫學的方法來對這些細胞進行分析，因此可以說是一個密切相關的領域。 第二個關鍵方法是分離表征儀器的數據集。許多分析方法都傾向于壓縮數據，而機器學習可以通過分析將不同的數據信號分離開來。這一點很重要，因為數據壓縮會導致形成混合信號，進而影響結果。因此，機器學習基本上可以應用于納米材料分析方法，作為質量控制手段，從原始數據集中獲得更精確的數據輸出。 設計和發現新的納米材料 這是近年來廣受關注的一個科學領域，不僅能優化納米材料以及許多其他材料和化學品的設計，還能設計出優質的新材料。這一需求極大地推動了許多計算/理論領域的發展，如計算化學和生物學，而且隨著近十年來計算能力的急劇提高，這些領域也逐漸流行起來。 在納米尺度下，材料中的量子效應會凸顯出來，使得納米材料的特性比其他材料更難預測，這就是為什么要采用機器學習的原因。人工神經網絡、深度神經網絡 (DNN) 和生成對抗網絡 (GAN) 已被用于分析和優化納米尺度下的多個參數和性能。這些輸出通過改進，可讓設計人員發現設計新納米材料或優化現有納米材料的方法。它就像一個化學/生物學的高級計算版本，可用于具有獨特特性和現象的材料。這些方法已被用于設計和優化一系列納米材料，包括二維材料、二維材料異質結構、納米催化劑、納米光子材料和一維材料等等。 更高效的硬件 前面講述了機器學習可以為納米技術做些什么，而本部分將反過來討論納米技術可以為機器學習做些什么。我們可以利用現有的納米加工和納米圖案化技術制造出高效、小型的計算機硬件， 然后利用這些高級計算組件來提供更多的計算能力，以支持機器學習算法。 創建納米電子設備不僅能夠對現有納米級材料進行圖形化處理以提高效率，還可以進一步縮小傳統組件尺寸，即在給定區域內容納更多的組件。納米級晶體管的發展就是一個很好的例子，與其他體積更大的晶體管相比，可以在芯片/硬件上容納更多納米級晶體管，從而提高速度和效率。 納米材料的使用也促進了基于晶體管的新型器件的發展，例如憶阻器，它可以“像大腦一樣工作”，斷電后仍能存儲信息。能夠生產出更快的硬件和先進的組件，從而促進機器學習和其他人工智能算法的“類大腦”行為，將有助于進一步將機器學習算法應用到更多的應用和工業部門。 結論 無論是這兩個高科技行業本身還是將它們結合起來都有著各自的問題，但通過將納米技術與人工智能方法相結合，就有可能發現更多的可能，而且部分已經引起了人們的興趣。機器學習方法可以用來更好地分析納米材料和納米尺度的生物材料，并有助于尋找新材料和優化設計納米材料的方法。納米技術也可以通過提供更有效的硬件來支持機器學習算法。總的來說，這仍然是一個發展中的領域，但它是一個交叉領域，在許多方面都有很大的發展空間。 來源：貿澤電子 作者：利亞姆·克里奇利(Liam Critchley) |
